Stopnja internetne odvisnosti (2014) na osnovi EEG in ERP

POVZETEK ZA ŠTUDIJ

Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;

Minimalizem

Nedavno je zasvojenost z igrami mladih postala socialno vprašanje. Zato so bile izvedene številne raziskave, večinoma ankete, s katerimi smo diagnosticirali odvisnost od igre. V tem prispevku predlagamo, kako razlikovati stopnje odvisnosti na podlagi EEG. V ta namen najprej razvrstimo štiri skupine po stopnjah zasvojenosti z internetnimi igrami (skupina z visokim tveganjem, skupina budnosti, običajna skupina, skupina z dobrimi uporabniki) z uporabo CSG (celovita lestvica za ocenjevanje vedenja v igrah) in nato izmerimo njihovo povezavo z dogodki Potencial (ERP) v nalogi Go / NoGo. Konkretno merimo signale P300, N400 in N200 iz kanalov dražljaja NoGo in dražljaja Go. Poleg tega izločimo različne značilnosti iz diskretne valovne preobrazbe signala EEG in jih uporabljamo za razlikovanje stopenj zasvojenosti z internetnimi igrami. Poskusi v tej raziskavi kažejo, da imajo skupine z visokim tveganjem in pazljivostjo nižjo amplitudo Go-N200 Fz kanala kot skupine normalnih in dobrih uporabnikov. V skupinah Go-P300 in NoGo-P300 iz Fz kanala so skupine visokega tveganja in pazljivosti večje amplitude kot skupine običajnih in dobrih uporabnikov. V skupinah Go-N400 in NoGo-N400 Pz kanala sta skupina visokega tveganja in pazljivosti manjša amplituda kot skupina običajnih in dobrih uporabnikov. Test po učni študiji izvlečenih značilnosti vsakega frekvenčnega pasu iz EEG signala je pokazal 85% točnost klasifikacije.